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주파수 분석: FFT와 PSD
Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
주파수 분석: FFT와 PSD
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
학습 목표
FFT의 원리와 진동 분석에서의 활용을 이해한다 scipy.signal로 PSD를 계산할 수 있다 주파수 도메인에서 고장 특성 주파수를 식별할 수 있다
주파수 분석 (FFT / PSD)
시간 도메인에서 보이지 않는 고장 패턴을 주파수 도메인에서 찾는다.
왜 주파수 분석이 필요한가
[시간 도메인 한계]
시간 도메인 신호:
~~~/\/\/\/\/\/\/\/~~~ → "진동이 크다" (그게 다?)
주파수 도메인 (FFT):
| | | → 100Hz: 회전 주파수
| | | | → 200Hz: 축 불균형 (2x)
| | | | | → 350Hz: 베어링 결함 (BPFO)
──────────────────────
100 200 300 400 Hz
→ "베어링 외륜 결함 + 축 불균형 복합 고장"베어링 결함 주파수
| 결함 위치 | 약어 | 주파수 |
|---|---|---|
| 외륜 | BPFO | RPM/60 x N/2 x (1 - d/D x cos(a)) |
| 내륜 | BPFI | RPM/60 x N/2 x (1 + d/D x cos(a)) |
| 볼 | BSF | RPM/60 x D/2d x (1 - (d/D)^2 x cos^2(a)) |
| 보유기 | FTF | RPM/60 x 1/2 x (1 - d/D x cos(a)) |
N=볼 수, d=볼 직경, D=피치 직경, a=접촉각
아래 코드를 fft_analysis.py로 저장하고 실행하세요.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • FFT는 시간→주파수 변환. 어떤 주파수 성분이 있는지 보여준다
- • PSD(Welch)는 FFT를 평활화하여 노이즈 영향을 줄인다
- • 베어링 결함은 BPFO/BPFI 주파수와 그 고조파에서 나타난다
- • 대역별 에너지 비율이 고장 유형 분류에 매우 유용하다
AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪FFT 주파수 해상도 설계 질문AI 학습 팁
AI에게 제조 설비 베어링 진동 분석에서 FFT 주파수 해상도(샘플링률·윈도우 길이)를 어떻게 결정해야 하는지 물어보며 설계 근거를 잡으세요.
터보팬 베어링 결함 주파수(BPFO, BPFI)를 FFT로 식별하려면 샘플링 주파수와 윈도우 길이를 어떻게 설정해야 해? 나이퀴스트 이론, 주파수 해상도(fs/N), Hanning 윈도우 선택 근거를 설명하고, scipy.fft로 BPFO/BPFI 피크를 감지하는 코드 예시를 작성해줘.
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실습 — 직접 해보기
🧪Sensor Monitor 시뮬레이터
진동/온도/전류 센서 실시간 시뮬레이션과 FFT 스펙트럼 분석을 브라우저에서 직접 체험해보세요. 1×, 2×, BPFO 기준선도 확인할 수 있습니다.